基于频谱增强的软件多故障定位

检测故障是繁琐而耗时的,为了提高传统软件故障定位方法的效率以及精确度,提出了一种基于频谱的故障定位新方法;充分利用了失败的测试用例与故障之间的关系,通过使用频谱增强的方式,采取逻辑与运算的关键技术和方法,对失败的测试用例进行精简,优化失败测试用例中的频谱信息,从而得到频谱增强后的测试用例,克服了冗余测试用例对定位效果的消极影响,再根据新的频谱信息计算可疑度值,最后生成优化后的可疑度排序列表;首次将频谱增强的方法同时运用到单故障与多故障程序场景中,在包含植入故障的西门子程序和真实故障的Defects4j程序中,经实验检测证明本研究方法能够显著减少代码检查的范围,尤其是在高性能范围内(EXAM5%),并且仅通过检查Top-1至少能有效地定位超过原有约20%的故障,结果表明基于频谱增强的故障定位方法有效提升了检测率,可以更好地帮助程序员精准定位故障位置。     

DCFL：基于深度卷积神经网络的软件故障定位方法

故障定位旨在利用程序信息以及测试用例找到程序中导致运行出错的语句,以提高程序的健壮性与安全性。论文提出了一种基于深度卷积神经网络的故障定位方法,具体而言,首先将测试用例在待检测程序上运行并收集执行覆盖信息及执行结果。然后构建一个定制的深度卷积神经网络,将收集到的信息作为训练集对神经网络进行训练。最后将事先生成的虚拟用例集作为测试集输入到神经网络模型,根据模型的输出结果来评估程序语句的错误可疑性。实验结果表明,基于深度卷积神经网络的故障定位方法显著地提高了软件故障定位的准确性。     

基于模板匹配的BPEL程序故障修复及优化技术

BPEL (business process execution language)是一种可执行的Web服务组合语言. 与传统程序相比, BPEL程序在编程模型、执行方式等方面存在较大差异. 这些新特点使得如何定位并修改测试阶段发现的BPEL程序故障成为挑战, 面向传统软件的故障修复技术难以直接应用于BPEL程序. 从变异分析角度出发, 提出一种基于模板匹配的BPEL程序故障修复方法BPELRepair. 为了克服基于变异分析的故障修复技术计算开销高的缺点, 从补丁生成、测试用例选择以及终止条件3个角度提出多种优化策略. 开发一个BPEL故障修复支持工具, 提高故障修复的自动化程度与效率. 采用经验研究的方式, 评估所提故障修复技术及优化策略的有效性. 实验结果表明, 所提故障修复方法能够成功修复约53%的BPEL程序故障; 所提优化策略能够显著降低搜索匹配、补丁程序验证、测试用例执行与故障修复等方面的开销.     

结合用例约简与联合依赖概率建模的错误定位

现有的测试用例约简方法不能有效提高错误定位精度,现有的软件错误定位方法不能充分分析元素间的依赖关系.针对以上问题,提出结合测试用例约简和联合依赖概率建模的软件错误自动定位方法,将测试用例约简与软件错误定位统一为一个整体.不同于一般的测试用例约简方法,所提出的测试用例约简方法在程序执行路径的基础上充分考虑了错误测试用例对错误定位的影响,能够为错误定位提供有效的测试用例,为快速、准确地定位软件错误奠定基础.定义了一种新的统计模型——联合依赖概率模型,充分分析了程序元素间的控制依赖、数据依赖以及语句执行状态,并提出基于联合依赖概率模型的错误自动定位方法.通过计算联合依赖关系的可疑度,对可疑节点进行排序,准确定位错误语句.实验结果表明：与SBI,SOBER,Tarantula,SF和RankCP方法相比,该算法可以更加有效地定位软件错误.     

基于改良程序谱的软件故障定位方法

故障定位是软件调试过程中一项耗时耗力的工作,自动化查错的应用对于提高软件调试效率具有重要的现实意义。近年来,基于程序谱的故障定位方法得到了研究人员的大量关注。针对单错误现象,提出了基于改良程序谱的软件故障定位新方法,该方法基于“在单错误情况下,若测试用例运行错误,则该测试用例运行必定覆盖了故障语句”这一论断,将所有的故障测试用例对程序语句的覆盖情况做交运算,从而得到故障基,再利用故障基定位故障。最后,以西门子测试程序集为测试数据,对比了不同方法对故障定位的效果和效率的影响,其结果表明所提出的方法可以有效地提高故障定位的效果和效率。     

自动化软件错误定位技术研究进展

调试过程中代价最昂贵和最耗时的活动之一就是定位错误.为了辅助开发人员进行程序错误的定位和修正,自动化错误定位技术通过对源程序、测试结果以及各种程序行为特征信息的计算分析,给出造成故障的软件缺陷在源代码中的可能位置.文中对现有错误定位技术进行了分类,介绍了各种代表性技术的原理以及建模方法,并给出了常用的评测基准集和评价标...     

面向故障定位的基于MC/DC的测试用例约简方法

对不断更新的软件进行回归测试时,持续增加的测试用例会造成累计测试用例数量庞大,进而影响测试成本。在故障定位领域,已有研究在考虑语句覆盖、路径覆盖等的基础上,提出了CMR&PVR等不同的测试用例约简方法。然而,这些方法在一定程度上影响了原始测试用例集的MC/DC(修订的条件/判定)覆盖率。提出一种以MC/DC覆盖为基础的综合测试用例约简方法MCDCR,利用该方法对原始测试用例集约简后,在确保原有故障定位准确性并保持较高约简比的同时,大幅提高了测试用例对程序的MC/DC覆盖率。采用Ochiai方法在Siemens 程序集上进行了实验及验证,结果表明MCDCR约简方法的综合效果明显优于已有的约简方法。     

一种基于蜕变关系的测试与失效测试用例定位模型

针对传统的蜕变测试模型MTM存在的局限性,提出了一种基于蜕变关系的测试模型MRTM。首先通过对比分析,指出了MRTM的适用范围等特点;其次,针对MTM和MRTM都面临的失效测试用例难以确定的难题,提出了一种基于可疑度计算的蜕变测试失效测试用例定位方法FTCL-MT。FTCL-MT作为对已有测试模型的补充,能够在蜕变关系不满足的情况下实现精确定位失效测试用例,从而能够为现有的故障定位技术提供支持。最后,通过实验验证了FTCL-MT方法的有效性。     

基于死锁的并发类单元测试用例自动生成

自动生成多线程程序的单元测试用例是一种能节约测试成本的技术。为提高并发类单元测试用例生成效率,先依据死锁故障的特征分析出并发类中潜在的死锁代码,然后再针对这些代码自动生成测试用例。实验在7个常用Java类库中的并发类上进行验证。实验结果显示提出的方法(CTCG)不仅找到了现有死锁故障,而且当检测到死锁故障时,其所生成的测试用例数更少,其所花费的时间更少,提高了并发类单元测试用例自动生成的效率。     

功能需求到测试用例的可追溯性研究

软件开发主要由需求收集、设计、实现、测试和维护等几个阶段构成,其中维护始终是主要开销。在维护阶段,开发人员必须理解程序才能定位缺陷,而系统的需求和源代码、测试用例等之间的可追溯性连接能帮助减少开发人员在理解程序时的工作量。研究现有的功能定位技术和可追溯性方法,通过对现有方法的改进,提出了一种集成动态执行信息和IR技术的方案来建立需求到测试用例的可追溯性连接,用以辅助开发人员在维护阶段的工作。     

基于程序变异的程序谱错误定位方法

针对基于程序谱错误定位方法完全依赖于测试用例的语句覆盖信息导致错误定位效率低下的问题,提出了一种基于变异测试技术的程序谱错误定位方法。在原有语句怀疑度计算方法的基础上,增加了程序变异后执行结果与原程序执行结果不同的测试用例变化情况的分析。此外,为解决程序变异后产生的变异体数量巨大而导致执行代价过大的问题,提出了根据变异位置约简变异体的策略。实验结果表明,与几种基于程序谱的程序错误定位方法相比,该方法的错误定位代价最低,能有效提高错误定位的效率。     

基于概率模型检测的软件缺陷定位方法

软件缺陷的存在导致软件无法满足用户的需求,如何高效高质量地定位缺陷是消除软件缺陷的关键.基于模型的缺陷定位技术是当前的研究热点,可以用于检测软件系统故障找到软件失效的原因.现有基于模型的缺陷定位技术中,未考虑非相邻节点间传递依赖和测试用例对可疑度的影响,导致缺陷定位精度和效率低.提出了基于概率模型检测的软件缺陷定位方法(probabilistic model checking method for software fault location,PMC-SFL),首先提出一种程序概率模型用于提高模型的推理能力;然后设计了基于执行路径构建程序概率模型的学习算法;最后设计了基于概率模型检测的软件缺陷定位算法,用于缺陷定位分析.通过在公共数据集Siemens上进行实验和分析,表明了PMC-SFL方法与五种现有的缺陷定位方法RankCP、BNPDG、Tarantula、SOBER和CT相比,具有更高的软件缺陷定位精度和效率.     

基于程序频谱的缺陷定位方法

软件测试是生产可靠软件的重要保障,对测试所发现缺陷的解决可以分为缺陷定位和缺陷修改两个步骤^[1],其中的缺陷定位是最耗时的.通常情况下,测试套件中成功执行的测试用例都占绝大多数,对基于程序频谱的缺陷定位方法,应该具备自主调节成功测试用例覆盖比重的能力,以提高方法的可用性.即,随着语句被成功测试用例覆盖的次数增多,该语句的覆盖次数对怀疑率的贡献度应逐渐减小,成功测试用例数的有效处理能提高缺陷定位方法的效果.基于此,本文提出EPStar（EP*）缺陷定位方法,该方法可以有效调整成功执行用例数的影响,以避免成功用例数量对缺陷定位效果的过度影响,从而提高缺陷定位的准确性,通过实验对比,说明了EP*方法比现有的几种缺陷定位方法具有更高的缺陷定位精度.     

分析语句命中谱的自动故障定位方法研究

软件故障的自动定位能提高测试过程的效率,对改善软件的可信性也相当重要。在原有程序谱分析故障定位基础上,提出了基于语句命中谱分析的自动故障定位方法,通过引进聚类函数克服了基于模型的故障定位计算量过大的问题,并和现有的程序谱定位工具Pinpoint、Tarantula进行了比较,最终通过实验证明了这种方法的高效性和优越性。     

HSFal: Effective fault localization using hybrid spectrum of full slices and execution slices

Most of the existing fault localization approaches use execution coverage of test cases to isolate the suspicious codes that likely contain faults. Program slicing can extract the dependencies of program entities with respect to a specific criterion. Therefore this technique is expected to have a beneficial effect on fault localization. In this paper, we propose a novel approach using a hybrid spectrum of full slices and execution slices to improve the effectiveness of fault localization. In particular, our approach firstly computes full slices of failed test cases and execution slices of passed test cases respectively. Secondly it constructs the hybrid spectrum by intersecting full slices and execution slices. Finally it computes the suspiciousness of each statement in the hybrid slice spectrum and generates a fault location report with descending suspiciousness of each statement. We also implement our proposed approach in our prototype tool HSFal by Java programming language. To verify the effectiveness of our approach, we performed an empirical study by the prototype on several widely used open source programs. Our approach is compared with eight representative coverage-based and slice-based fault localization approaches. Final experimental results show that our proposed approach is more effective in fault localization than other compared approaches, and can reduce almost 2.98–31.79% of the average cost of examined code significantly.     

针对基于变异错误定位的一种动态变异执行策略

在软件调试过程中,如何快速、精确地定位程序中的错误代码是软件开发人员普遍关注的问题。基于变异的错误定位方法是一种通过分析被测程序与程序变异体之间的行为相似性来估计语句出错概率、进行错误定位的方法。该方法有较高的错误定位精确度,但由于需对大量程序变异体执行测试用例集,因此其变异执行开销较大。为此提出了一种动态变异执行策略,它通过搜集测试用例执行信息,动态地调整变异体及测试用例的执行顺序,以减少其变异执行开销。实验结果表明,在6个程序包的127个错误版本上,应用提出的动态变异执行策略可在保证错误定位精确度的前提下,减少23%~78%的变异执行开销,显著提高了基于变异的错误定位方法的效率。     

轨道交通供电系统电缆故障在线定位技术研究

传统的电力系统中,电缆故障定位技术主要是通过离线定位实现,导致电缆故障定位误报率较高,基于此,设计出新型电缆故障在线定位技术;利用傅里叶变换公式,采集供电系统电压脉冲,并对异常脉冲进行记录;通过异常脉冲分析结果与供电系统导体数据变化,完成电缆故障类别判定;根据电缆故障类别判定结果,采用行波计算法对故障点到电缆端点的距离展开计算,完成电缆故障定位;实验表明,该故障定位技术误报率较低,使用效果好。     

敏感变量和感知机结合的测试预言生成方法

测试预言生成技术是软件工程测试领域的研究热点之一.没有可以利用的历史测试用例是目前大部分测试预言生成技术的普遍假设，但是这种假设会使我们错过利用现有部分测试用例协助自动生成新测试用例预言的机会.在已知部分测试用例集的情况下，提出了基于敏感变量和线性感知机的新测试用例的测试预言自动生成方法.首先，收集已知测试用例执行的语句覆盖和不同断点处内存值集合作为训练集，计算与新测试用例执行覆盖信息高度相似的测试用例集；其次，计算各断点处表征成功或失败的敏感变量集；然后，应用线性感知机求解每个断点处成功或失败概率预测的门限值；在此基础上，给出新测试用例测试预言自动生成的方法，并对方法进行讨论；最后，采用7个程序的129个故障版本作为实验对象，对共计14 300个测试用例生成测试预言.实证评价表明，测试预言准确率平均达到96.2%.该成果可以形成测试用例集合构造的"滚雪球效应"，不断迭代自动生成新测试用例的测试预言.     

智能电力变压器直流电阻测量仪的研制

直流电阻的测试是变压器试验一项重要内容.文中主要研究了变压器直流电阻测试仪的智能化.采用替代自检技术完成仪器故障自诊断、自处理的设计,可以有效地判断故障的位置,并以文字的形式显示在LCD上;采用数控恒流源技术设计了根据被测绕组阻值自动选择测试电流的功能;针对系统误差的特点编写了误差校正程序,建立误差校正表,修正由于放大器等元器件增益、零点漂移引起的误差.现场测试结果表明,该仪器测试速度快,测量结果准确、稳定,当仪器出现故障后能准确判断仪器故障的位置.